基于多种群协同进化算法的数据并行聚类算法是一种结合了进化计算与并行计算技术的先进聚类方法。该算法通过构建多个协同进化的子种群，利用种群间的信息交流与协作，有效提升了聚类过程的全局搜索能力与收敛速度。在数据并行框架下，算法将大规模数据集划分为多个子集分配到不同计算节点，各节点独立执行局部聚类操作，再通过定期同步全局最优解实现信息共享。这种并行化策略显著降低了计算复杂度，同时保持了聚类精度。多种群机制增强了算法跳出局部最优的能力，而协同进化策略则通过种群间竞争与合作平衡了搜索的多样性与收敛性。实验表明，该算法在处理高维、大规模数据集时，在聚类质量和计算效率方面均优于传统聚类方法，特别适用于现代大数据分析场景。